基于经验模态分解的斜拉桥拉索索力异常检测

李远棣

(1.桂林理工大学 土木与建筑工程学院，广西 桂林 541004；2.广西岩土力学与工程重点实验室，广西 桂林 541004)

斜拉索是斜拉桥的主要承重构件，也是薄弱环节.索力的变化能反映出拉索的状态，也可反映出桥梁结构整体的内力变化状态，因此在斜拉桥运营期间，应对拉索索力进行监测和评估[1-2].很多斜拉桥都建有健康监测系统，能监测拉索的实时索力[3].检测异常索力时，常用单根拉索索力的偏差值作为评估指标，当偏差值大于一定范围(如10%)时，即判定索力可能处于异常状态.该评估方法缺乏严格的理论支撑，检测不到小范围的异常变化.针对斜拉索的状态评估还有安全系数法、可靠度理论、变权综合法、灰色关联度等方法[4-7].这些研究从多个方面改善了拉索的状态评估，但是对于桥梁健康监测系统的实测索力并不能很好地识别出异常.

为了提高索力异常检测的准确度，本文将经验模态分解方法应用于索力异常监测中，结合实测数据和模拟出的异常数据，确定最优的固有模态函数计算阶数和异常判断阈值.通过对拉索实测索力的分析，研究其在长时间和短时间内的变化趋势，使用经验模态分解法去除索力数据的外在干扰因素，设定合理阈值，检测斜拉桥拉索的异常索力.以衡阳东洲湘江大桥健康监测系统实测索力数据为例，进行异常检测，本文所提方法准确识别出了索力异常.

1 经验模态分解异常检测方法

1.1 经验模态分……

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